Fondée cet été, la start-up deeptech Treensight propose de visualiser les bases de données sous la forme d’arbres. Leur approche s’adresse à des experts métier qui ne sont ni informaticiens ni statisticiens, et leur offre de puissants outils statistiques qui ne nécessitent pas de coder.
Bâtie sur quinze années de travaux de Gilles Bisson, chargé de recherche CNRS au Laboratoire d’informatique de Grenoble (LIG – CNRS/UGA/Inria), la start-up Treensight fait souffler un vent nouveau sur la science des données. Son approche s’adresse à ceux qui utilisent des bases de données composées de nombreuses variables, mais sans être pour autant informaticiens ou statisticiens.
« La demande est venue au LIG de la part de chercheurs pluridisciplinaires en chémo-informatique, en médecine et de l’agro-industrie, explique Arnaud Brun, directeur du développement chez Treensight, dont il est un des quatre cofondateurs. Ils avaient besoin de classifier, segmenter et organiser des bases de données complexes et riches en informations. Nous n’étions pas sur les masses de données du big data, mais il était difficile de s’y retrouver. »
Gilles Bisson a alors eu l’idée d’organiser visuellement la représentation des données sous la forme d’arbres, appelés des stacked trees. Les données s’y découpent en branches, avec chaque ligne correspondant à des individus statistiques. Cette approche permet de visualiser l’ensemble des données pour comprendre comment elles s’organisent. « C’est comme un sapin de Noël que l’on colorise, poursuit Arnaud Brun. Cela fait ressortir l’information de manière visuelle, contrairement aux approches classiques, qui passent par du code et où l’on perd donc le lien visuel avec la donnée. »
Notre logiciel s’attache à la visualisation de la donnée, ce qui a pour conséquence de sortir de l’effet boîte noire de la data science, qui force souvent à faire aveuglément confiance en ses résultats. Treensight, à contre-courant des tendances actuelles de l’automatisation à outrance des outils statistiques, veut remettre l’humain au centre du processus décisionnel. ’’
Arnaud Brun, cofondateur et directeur du développement chez Treensight.
La solution de Treensight ne demande en effet pas de coder et repose sur un système interactif. Leur approche est cependant fondée sur un langage de description de données créé par l’équipe de recherche : le general data format (GDF). Il permet de manipuler finement de nombreux types de données, allant au-delà des simples données numéraires. Le tout passe par le logiciel Treensight Explorer, que la startup développe et commercialise.
« Dès lors que nous voulons nous adresser à des experts métiers qui maîtrisent leurs bases de données, nous avons deux grands défis à relever dans le domaine de la data analyse, affirme Arnaud Brun. D’abord tout le monde n’est pas informaticien et est plus ou moins à l’aise avec le code, d’où l’idée d’un logiciel qui ne nécessite pas de programmation. Ensuite, tout le monde n’est pas statisticien non plus, du coup nous avons simplifié au maximum notre système et rendu plus explicables les interprétations sur les données. »
Treensight vise notamment les « citizen data analysts », des experts qui sont les sachants de leur métier et qui doivent analyser des bases de données. « Notre logiciel s’attache à la visualisation de la donnée, ce qui a pour conséquence de sortir de l’effet boîte noire de la data science, qui force souvent à faire aveuglément confiance en ses résultats, insiste Arnaud Brun. Treensight, à contre-courant des tendances actuelles de l’automatisation à outrance des outils statistiques, veut remettre l’humain au centre du processus décisionnel. »
Treensight Explorer a d’abord été éprouvé à l’analyse de vente, en segmentant les clients selon leurs comportements d’achat établi à partir de variables très diverses. Le logiciel a aussi été utilisé en aménagement du territoire lors d’un programme d’analyse des îlots de chaleur urbains à Grenoble, où il a croisé des données sociologiques, démographiques et économiques pour savoir quelles populations sont les plus affectées. Arnaud Brun cite également des travaux en agro-industrie sur la sélection de semence, en épidémiologie ou encore sur l’analyse de défauts sur des pièces manufacturées. « Nous sommes agnostiques par rapport aux différents domaines d’application, du moment que l’on dispose de bases de données riches et développées », conclut-il.
Treensight, qui a démarré son activité au mois de juillet, a reçu en septembre le label deeptech de Bpifrance. La startup est valorisée avec la Société d’accélération du transfert de technologies (SATT) Linksium, à Grenoble, et appartient à la 13e promotion du programme RISE de CNRS Innovation.
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